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摘要
目标识别与检测作为模式识别领域的一种典型应用，如何快速准确地进行目标识别一直是个重要的研究课题。在深度学习算法中，YOLOv4和R-CNN具有出色的目标检测性能，为了改进目标识别中小目标的实时检测，提出了改进的YOLOv4目标检测算法。使用K-means聚类算法设计先验框，用于适应不同的中小型规模；根据中小型标记物体的大小提取一个特征层，并融合四个不同的特征层进行检测；将Mish激活函数应用于检测模型的颈部，取代泄漏的ReLU激活函数，以提高检测性能。实验结果表明，改进后的算法可有效提高检测精度。
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